CN105260534B - 用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法及系统 - Google Patents
用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105260534B CN105260534B CN201510652390.5A CN201510652390A CN105260534B CN 105260534 B CN105260534 B CN 105260534B CN 201510652390 A CN201510652390 A CN 201510652390A CN 105260534 B CN105260534 B CN 105260534B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- coverage rate
- test
- test case
- case set
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012360 testing method Methods 0.000 title claims abstract description 162
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims abstract description 47
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 6
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 abstract description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 description 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000004321 preservation Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Debugging And Monitoring (AREA)
Abstract
本申请提供了一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法，确定与目标超大规模芯片的功能相对应的覆盖率目标；根据所述覆盖率目标，构造测试激励组；利用所述测试激励组进行验证，统计覆盖率，并将所述测试激励组保存在测试用例集合中；判断统计的覆盖率是否达到所述覆盖率目标，若是，则判断是否需要回归测试，若是，则对所述测试用例集合进行优化，去除冗余的测试用例；利用优化后的测试用例集合进行验证，统计并保存优化后的覆盖率。本申请基于覆盖率的方法，对测试用例集合进行了优化处理，然后利用优化后的测试用例集合进行验证，提高了回归测试的效率，在保证了回归测试有效性的同时，节省了保存激励和运行仿真的资源和时间。
Description
技术领域
本申请涉及芯片设计领域，特别涉及一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法及系统。
背景技术
随着技术的发展，人们对超大规模芯片验证的回归测试用例维护的方法越来越关注。
传统的回归测试用例，直接应用上一轮测试中的绝大部分测试用例，这种方法在小规模的验证以及设计已经相对稳定的验证中比较合适，但是在超大规模的芯片验证中，大量冗余的测试用例会给保存和回归测试造成极大的资源和时间的浪费。
因此，如何有效的实现超大规模芯片的验证，提高验证效率，节约资源和时间是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。
发明内容
本申请所要解决的技术问题是提供一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法及系统，解决了现有技术中应用传统的回归测试用例对超大规模的芯片验证中，大量冗余的测试用例会给保存和回归测试造成极大的资源和时间的浪费的问题。
其具体方案如下：
一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法，该方法包括：
确定与目标超大规模芯片的功能相对应的覆盖率目标；
根据所述覆盖率目标，构造测试激励组；
利用所述测试激励组进行验证，统计覆盖率，并将所述测试激励组保存在测试用例集合中；
判断统计的覆盖率是否达到所述覆盖率目标，若是，则判断是否需要回归测试，若是，则对所述测试用例集合进行优化，去除冗余的测试用例；
利用优化后的测试用例集合进行验证，统计并保存优化后的覆盖率。
上述的方法，优选的，在所述利用所述测试激励组进行验证之后，所述判断统计的覆盖率是否达到所述覆盖率目标之前，还包括：
判断所述目标超大规模芯片是否需要进行修改，若是，则执行所述对所述测试用例集合进行优化，去除冗余的测试用例的步骤，若否，则执行所述判断统计的覆盖率是否达到所述覆盖率目标的步骤。
上述的方法，优选的，还包括：
判断所述优化后的覆盖率是否达到所述覆盖率目标，若否，则执行所述根据所述覆盖率目标，构造测试激励组的步骤，若是，则判断是否需要回归测试，若是，则执行所述对所述测试用例集合进行优化，去除冗余的测试用例的步骤，若否，则验证结束。
一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护系统，该系统包括：
确定单元，用于确定与目标超大规模芯片的功能相对应的覆盖率目标；
构造单元，用于根据所述覆盖率目标，构造测试激励组；
第一验证单元，用于利用所述测试激励组进行验证，统计覆盖率，并将所述测试激励组保存在测试用例集合中；
第一判断单元，用于判断统计的覆盖率是否达到所述覆盖率目标，若是，则判断是否需要回归测试，若是，则对所述测试用例集合进行优化，去除冗余的测试用例；
第二验证单元，用于利用优化后的测试用例集合进行验证，统计并保存优化后的覆盖率。
上述的系统，优选的，还包括：
第二判断单元，用于判断所述目标超大规模芯片是否需要进行修改。
上述的系统，优选的，还包括：
第三判断单元，用于判断所述优化后的覆盖率是否达到所述覆盖率目标。
本申请提供的一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法中，确定与目标超大规模芯片的功能相对应的覆盖率目标；根据所述覆盖率目标，构造测试激励组；利用所述测试激励组进行验证，统计覆盖率，并将所述测试激励组保存在测试用例集合中；判断统计的覆盖率是否达到所述覆盖率目标，若是，则判断是否需要回归测试，若是，则对所述测试用例集合进行优化，去除冗余的测试用例；利用优化后的测试用例集合进行验证，统计并保存优化后的覆盖率。本申请基于覆盖率的方法，对测试用例集合进行了优化处理，然后利用优化后的测试用例集合进行验证，提高了回归测试的效率，在保证了回归测试有效性的同时，节省了保存激励和运行仿真的资源和时间。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请的一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法实施例1的流程图；
图2是本申请的一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法实施例2的流程图；
图3是本申请的一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法中对测试用例集合进行优化的过程图；
图4是本申请的一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护系统实施例1的示意图；
图5是本申请的一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护系统实施例2的示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
参考图1，示出了本申请一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法实施例1的流程图，可以包括以下步骤：
步骤S101：确定与目标超大规模芯片的功能相对应的覆盖率目标。
通过设计人员或者验证人员对超大规模芯片设计的了解，明确需要覆盖的功能点，并据此来设置相应明确的覆盖率目标。
本申请中确定覆盖率目标要遵循两个标准，一是要对芯片的功能覆盖完全；二是覆盖率目标必须是细致的以及可量化的。
前者保证了以覆盖率作为衡量验证完成程度标准的有效性，后者保证了对覆盖率情况进行统计和分析的可行性。
步骤S102：根据所述覆盖率目标，构造测试激励组。
本申请中，可以根据是覆盖率目标，随机产生激励组，或者定向产生激励组。
在距离覆盖率目标差距比较大的时候，可以根据情况引入随机生成的激励进行验证。
但无论是随机激励还是定向激励，都是以包含一定数量的激励的激励组来作单次验证，并且，根据要覆盖功能的不同，尽可能地减少组中的激励数目。
步骤S103：利用所述测试激励组进行验证，统计覆盖率，并将所述测试激励组保存在测试用例集合中。
对于每组用于验证的激励，需要统计和记录该组激励单独的覆盖率结果，并将其保存到测试用例集合中，并且需要将对应的该组覆盖率结果保存下来。
根据覆盖率的类型(代码覆盖率，功能点覆盖率或者自行定义的覆盖率)，可以通过EDA工具自带的覆盖率统计功能(主要针对代码覆盖率)或由验证人员在验证平台加入相应的功能得到。
步骤S104：判断统计的覆盖率是否达到所述覆盖率目标，若是，则执行步骤S105：判断是否需要回归测试，若是，则执行步骤S106：对所述测试用例集合进行优化，去除冗余的测试用例。
本申请中对测试用例集合进行优化，指的是以覆盖率作为标准，从已有的测试用例集合中找出一组在效果上等同于整个集合的尽可能小的子集，并用该子集作为新的回归测试用的用例集合。
当覆盖率和激励组数量较小的时候，可以通过人工的方式优化，否则，可以用脚本以及简单的算法自动化完成该部分工作。
步骤S107：利用优化后的测试用例集合进行验证，统计并保存优化后的覆盖率。
本申请提供的一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法中，基于覆盖率的方法，对测试用例集合进行了优化处理，然后利用优化后的测试用例集合进行验证，提高了回归测试的效率，在保证了回归测试有效性的同时，节省了保存激励和运行仿真的资源和时间。
参考图2，示出了本申请一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法实施例2的流程图，可以包括以下步骤：
步骤S201：确定与目标超大规模芯片的功能相对应的覆盖率目标。
步骤S202：根据所述覆盖率目标，构造测试激励组。
步骤S203：利用所述测试激励组进行验证，统计覆盖率，并将所述测试激励组保存在测试用例集合中。
步骤S204：判断所述目标超大规模芯片是否需要进行修改，若是，则执行步骤S205：对所述测试用例集合进行优化，去除冗余的测试用例，若否，则执行步骤S208。
步骤S206：利用优化后的测试用例集合进行验证，统计并保存优化后的覆盖率。
步骤S207：判断所述优化后的覆盖率是否达到所述覆盖率目标，若否，则执行步骤S202，若是，则执行步骤S209。
步骤S208：判断统计的覆盖率是否达到所述覆盖率目标，若是，则执行步骤S209，若否，则执行步骤S202。
步骤S209：判断是否需要进行回归测试，若是，则执行步骤S205，若否，则执行步骤S210。
步骤S210：验证结束。
本申请中，在设计需要频繁迭代修改的阶段，对回归测试的时间要求很高，而每次的回归测试除了用到之前的测试用例之外，很可能还需要添加大量新的用例来测试新增的功能。
这样一来，在没有一个有效地删除冗余测例的情况下，回归测试的用例集合会越来越庞大，让回归测试越来越低效。
本申请中，在应用于设计仍需要频繁迭代修改的阶段时，不会被引入更多的冗余测例，从而保证了回归测试的效率。
参考图3，示出了本申请中对测试用例集合进行优化的过程图，在这种基本的场景下，比如测例4可以覆盖测例1的所有功能点，那么就可以直接找出冗余的测例1并去除，而在复杂一些的场景中，满足功能点最小覆盖的测例组合可能有多种，那种情况下可以引入对测例规模的评估来进行选择。
与上述本申请一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法实施例1所提供的方法相对应，参见图4，本申请还提供了一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护系统实施例1，在本实施例中，该系统包括：
确定单元401，用于确定与目标超大规模芯片的功能相对应的覆盖率目标。
构造单元402，用于根据所述覆盖率目标，构造测试激励组。
第一验证单元403，用于利用所述测试激励组进行验证，统计覆盖率，并将所述测试激励组保存在测试用例集合中。
第一判断单元404，用于判断统计的覆盖率是否达到所述覆盖率目标，若是，则判断是否需要回归测试，若是，则对所述测试用例集合进行优化，去除冗余的测试用例。
第二验证单元405，用于利用优化后的测试用例集合进行验证，统计并保存优化后的覆盖率。
参见图5，本申请还提供了一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护系统实施例2，在本实施例中，该系统包括：
确定单元501，用于确定与目标超大规模芯片的功能相对应的覆盖率目标。
构造单元502，用于根据所述覆盖率目标，构造测试激励组。
第一验证单元503，用于利用所述测试激励组进行验证，统计覆盖率，并将所述测试激励组保存在测试用例集合中。
第二判断单元504，用于判断所述目标超大规模芯片是否需要进行修改。
第一判断单元505，用于判断统计的覆盖率是否达到所述覆盖率目标，若是，则判断是否需要回归测试，若是，则对所述测试用例集合进行优化，去除冗余的测试用例。
第二验证单元506，用于利用优化后的测试用例集合进行验证，统计并保存优化后的覆盖率。
第三判断单元507，用于判断所述优化后的覆盖率是否达到所述覆盖率目标。
综上，本申请中考虑到对于超大规模芯片仿真验证的需求，针对验证中需要反复进行的回归测试，提出以明确定义的覆盖率作为对验证程度和测试用例作用的评判标准，对测试用例的集合进行维护，优化掉在实际效果上冗余的测试用例。
在保证了回归测试有效性的同时，节省了保存激励和运行仿真的资源和时间。特别是在应用于设计仍需要频繁迭代修改的阶段时，测试用例集合规模的增长基本与需要覆盖的功能点增长相一致，而不会被引入更多的冗余测例，从而保证了回归测试的效率。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上对本申请所提供的一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法及系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (2)
1.一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法，其特征在于，该方法包括：
确定与目标超大规模芯片的功能相对应的覆盖率目标；
根据所述覆盖率目标，构造测试激励组；
利用所述测试激励组进行验证，统计覆盖率，并将所述测试激励组保存在测试用例集合中；
判断所述目标超大规模芯片是否需要进行修改；
若需要，则以所述覆盖率为标准，对所述测试用例集合进行约简以得到优化后的用例集合；
若不需要，则判断统计的覆盖率是否达到所述覆盖率目标；若达到，则判断是否需要回归测试，若是，则执行所述以所述覆盖率为标准，对所述测试用例集合进行约简以得到优化后的用例集合的步骤，若否，则验证结束；若未达到，则返回所述根据所述覆盖率目标，构造测试激励组的步骤；
利用所述优化后的测试用例集合进行验证，统计并保存优化后的覆盖率；
判断所述优化后的覆盖率是否达到所述覆盖率目标，若未达到，则返回所述根据所述覆盖率目标，构造测试激励组的步骤；若达到，则判断是否需要所述回归测试，若是，则执行所述以所述覆盖率为标准，对所述测试用例集合进行约简以得到优化后的用例集合的步骤，若否，则验证结束。
2.一种用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护系统，其特征在于，该系统包括：
确定单元，用于确定与目标超大规模芯片的功能相对应的覆盖率目标；
构造单元，用于根据所述覆盖率目标，构造测试激励组；
第一验证单元，用于利用所述测试激励组进行验证，统计覆盖率，并将所述测试激励组保存在测试用例集合中；
第二判断单元，用于判断所述目标超大规模芯片是否需要进行修改，若需要，则以所述覆盖率为标准，对所述测试用例集合进行约简以得到优化后的用例集合，若不需要，则进入第一判断单元；
所述第一判断单元，用于判断统计的覆盖率是否达到所述覆盖率目标，若达到，则判断是否需要回归测试，若是，则以所述覆盖率为标准，对所述测试用例集合进行约简以得到优化后的用例集合，若否，则验证结束；若未达到，则返回所述构造单元；
第二验证单元，用于利用所述优化后的测试用例集合进行验证，统计并保存优化后的覆盖率；
第三判断单元，用于判断所述优化后的覆盖率是否达到所述覆盖率目标，若未达到，则返回所述构造单元；若达到，则判断是否需要所述回归测试，若是，则执行所述以所述覆盖率为标准，对所述测试用例集合进行约简以得到优化后的用例集合的步骤，若否，则验证结束。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510652390.5A CN105260534B (zh) | 2015-10-10 | 2015-10-10 | 用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510652390.5A CN105260534B (zh) | 2015-10-10 | 2015-10-10 | 用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN105260534A CN105260534A (zh) | 2016-01-20 |
| CN105260534B true CN105260534B (zh) | 2019-06-18 |
Family
ID=55100223
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201510652390.5A Active CN105260534B (zh) | 2015-10-10 | 2015-10-10 | 用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN105260534B (zh) |
Families Citing this family (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106897485A (zh) * | 2017-01-09 | 2017-06-27 | 北京中电华大电子设计有限责任公司 | 智能回归验证管理系统 |
| CN109992462B (zh) * | 2017-12-29 | 2020-01-17 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | 验证激励生成方法、装置、芯片验证方法及系统 |
| CN109446097A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-03-08 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种回归测试用例选择方法、装置、终端及存储介质 |
| CN111382021A (zh) * | 2018-12-29 | 2020-07-07 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 一种处理器测试方法、相关装置和设备 |
| CN111045933B (zh) * | 2019-11-27 | 2023-05-12 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 一种回归策略更新方法、装置、存储介质及终端设备 |
| CN113254325A (zh) * | 2020-02-10 | 2021-08-13 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 测试用例的处理方法和装置 |
| CN111539174B (zh) * | 2020-07-08 | 2020-11-06 | 成都奥卡思微电科技有限公司 | 一种基于证明核的回归测试方法、存储介质及系统 |
| CN112597718B (zh) * | 2020-12-21 | 2023-10-03 | 海光信息技术股份有限公司 | 集成电路设计的验证方法、验证装置以及存储介质 |
| CN113094277A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-07-09 | 广州粒子微电子有限公司 | 芯片测试用例管理方法及装置 |
| CN113297071B (zh) * | 2021-05-14 | 2022-08-19 | 山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司 | 基于uvm功能覆盖率驱动的验证方法、装置及设备 |
| CN113868061B (zh) * | 2021-09-29 | 2024-05-28 | 深圳大普微电子科技有限公司 | 芯片验证方法、装置及服务器 |
| CN113807046B (zh) * | 2021-10-09 | 2024-05-31 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种测试激励优化回归验证方法、系统及介质 |
| CN116245056B (zh) * | 2022-09-26 | 2023-12-15 | 上海合见工业软件集团有限公司 | 基于时序型覆盖数据库的回归测试调试系统 |
| CN116245057B (zh) * | 2022-09-26 | 2023-12-19 | 上海合见工业软件集团有限公司 | 基于时序型覆盖数据库的有效执行区域确定系统 |
| CN116136950B (zh) * | 2023-04-14 | 2023-06-30 | 北京燧原智能科技有限公司 | 芯片验证方法、装置、系统、电子设备及存储介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101464831A (zh) * | 2009-01-09 | 2009-06-24 | 西安邮电学院 | 一种测试用例集缩减技术 |
| CN103617119A (zh) * | 2013-12-03 | 2014-03-05 | 南通大学 | 基于语句交互覆盖的回归测试用例选择方法 |
| CN104679634A (zh) * | 2015-03-06 | 2015-06-03 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种用于超大规模芯片仿真的自适应随机验证方法 |
-
2015
- 2015-10-10 CN CN201510652390.5A patent/CN105260534B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101464831A (zh) * | 2009-01-09 | 2009-06-24 | 西安邮电学院 | 一种测试用例集缩减技术 |
| CN103617119A (zh) * | 2013-12-03 | 2014-03-05 | 南通大学 | 基于语句交互覆盖的回归测试用例选择方法 |
| CN104679634A (zh) * | 2015-03-06 | 2015-06-03 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种用于超大规模芯片仿真的自适应随机验证方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 回归测试中测试用例集优化方法的研究;林木 等;《计算机工程与应用》;20110411;第47卷(第11期);第54-56、163页 |
| 基于冗余测试用例的最小测试用例集生成方法;郭晶晶 等;《计算机工程》;20100105;第36卷(第1期);第45-48页 |
| 面向需求覆盖的航天软件测试用例优化方法;王红园 等;《光学精密工程》;20140115;第22卷(第1期);第228-234页 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN105260534A (zh) | 2016-01-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105260534B (zh) | 用于超大规模芯片验证的回归测试用例维护方法及系统 | |
| KR102127039B1 (ko) | 상호작용 데이터 프로세싱 방법, 및 이를 이용하는 장치 | |
| JP6321681B2 (ja) | ウェブサイトユーザを識別する方法および装置 | |
| CN106980573B (zh) | 一种构建测试用例请求对象的方法、装置及系统 | |
| WO2017036346A1 (zh) | 一种确定兴趣点poi布设需求的方法及装置 | |
| US10161749B1 (en) | Optimizing water quality sensor placement for water distribution systems | |
| CN106487603B (zh) | 一种响应测试方法及装置 | |
| CN105426375B (zh) | 一种关系网络的计算方法及装置 | |
| CN108009918A (zh) | 区块链共识算法交易系统的记账方法及电子设备 | |
| CN106372977B (zh) | 一种虚拟账户的处理方法和设备 | |
| CN106201856A (zh) | 一种多版本性能测试方法及装置 | |
| CN106209495A (zh) | 一种云监控系统的报表生成方法及装置 | |
| Klise et al. | Two-tiered sensor placement for large water distribution network models | |
| CN109885474A (zh) | 测试用例编辑方法及装置、终端和计算机可读存储介质 | |
| Shang et al. | Spatial scheduling optimization algorithm for block assembly in shipbuilding | |
| CN104573434A (zh) | 帐户保护方法、装置及系统 | |
| CN106708723B (zh) | 一种测试、校验方法及装置 | |
| CN107093081A (zh) | 服务策略制定方法和装置 | |
| CN110262775A (zh) | 业务规则生成方法及装置 | |
| CN105242873B (zh) | 云计算系统的性能数据的采集与存储方法及装置 | |
| CN105989532A (zh) | 数据处理方法及装置 | |
| CN105184559A (zh) | 一种支付系统及方法 | |
| CN108090364A (zh) | 一种数据泄漏源的定位方法及系统 | |
| Volkov et al. | Entropic sampling of free and ring polymer chains | |
| CN105630680B (zh) | 一种随机测试程序生成方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |